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Enregistrement W1022586124 · doi:10.1161/circ.126.suppl_21.a18402

Abstract 18402: Impact of the Use of Different Bleeding Scales on the Rate of 6-Month Bleeding After PCI: Results from the PARIS Registry

2012· article· en· W1022586124 sur OpenAlexaff
Georgios J. Vlachojannis, Giora Weisz, Bernhard Witzenbichler, Timothy D. Henry, Annapoorna Kini, Thomas Stuckey, David J. Cohen, Peter B. Berger, Antonio Colombo, Ιoannis Iakovou, Philippe Gabríel Steg, David J. Moliterno, David Atoniucci, Ron Waksman, Mitchell W. Krucoff, Raj Vadde, E. Elias, Jennifer Yu, Leila Khalili, Samantha Sartori, Usman Baber, Roxana Mehran

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensBerger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConventional PCIMajor bleedingEmergency medicineCardiologyInternal medicineIntensive care medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Multiple definitions have been used to classify bleeding, which is an important safety metric in cardiovascular clinical studies. We investigated the impact of different scales on apparent 6-month bleeding rates in a real-world registry of patients on dual antiplatelet therapy following percutaneous coronary intervention (PCI). Methods: PARIS is an ongoing multicenter, multinational, observational study of 5033 patients examining the modes and clinical correlates of medication non-adherence. All bleeding events were independently adjudicated according to the TIMI (Thrombolysis in Myocardial Infarction), BARC (Bleeding Academic Research Consortium) and ACUITY Acute Catheterization and Urgent Intervention Triage Strategy) bleeding classification schemes. In this analysis, we compared the bleeding rates using these bleeding scales. BARC <3 bleeding was considered minor; BARC ≥3 bleeding was considered major. Results: The overall incidence of minor and major bleeding at 6 months using the ACUITY classification scheme was 4.71% (n=237).; overall bleeding rates defined by the TIMI, and BARC scales were 1.21% and 4.67%, respectively (Figure). Rates of minor bleeding were 0.5%, 3.28%, and 3.18% using the TMI, BARC and ACUITY definitions; rates of major bleeding were 0.74%, 1.49% and 1.65%, respectively. Agreement between the ACUITY and BARC definitions yielded a high level of correlation (kappa 0.86, p< 0.001). TIMI bleeding, rates were excluded from this analysis do the low number of TIMI bleeds. Conclusions: In this real-world contemporary PCI registry, the overall incidence of any, major and minor bleeding at 6 months varied substantially between different classification schemes. These findings highlight the importance of bleeding definition selection and emphasize the problem of cross trial comparison when different definitions of bleeding are used.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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